"""
报告查看页面
提供各类报告的查看、生成、下载功能
"""

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Any, Optional

from ..components.common import (
    create_sidebar_navigation, make_api_request, 
    display_loading_spinner, show_success_message, show_error_message
)
from ..components.metrics import create_metric_card, create_status_indicator
from ..components.charts import create_line_chart, create_bar_chart, create_pie_chart
from ..components.tables import create_data_table, create_editable_table
from ..components.filters import create_date_filter, create_multiselect_filter


def render_reports_page():
    """渲染报告查看页面"""
    st.title("📊 报告中心")
    
    # 侧边栏导航
    create_sidebar_navigation()
    
    # 创建标签页
    tab1, tab2, tab3, tab4, tab5 = st.tabs([
        "报告概览", "绩效报告", "风险报告", "交易报告", "自定义报告"
    ])
    
    with tab1:
        render_reports_overview_tab()
    
    with tab2:
        render_performance_report_tab()
    
    with tab3:
        render_risk_report_tab()
    
    with tab4:
        render_trading_report_tab()
    
    with tab5:
        render_custom_report_tab()


def render_reports_overview_tab():
    """渲染报告概览标签页"""
    st.header("报告概览")
    
    # 报告统计
    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
    
    with col1:
        create_metric_card("总报告数", "156", "📊", delta="12", delta_color="normal")
    
    with col2:
        create_metric_card("本月生成", "28", "📈", delta="5", delta_color="normal")
    
    with col3:
        create_metric_card("待审核", "3", "⏳", delta="1", delta_color="normal")
    
    with col4:
        create_metric_card("已发布", "145", "✅", delta="8", delta_color="normal")
    
    st.divider()
    
    # 最新报告
    st.subheader("最新报告")
    
    latest_reports = pd.DataFrame({
        '报告名称': [
            '日度绩效报告_2024-01-15',
            '周度风险报告_2024-01-14',
            '月度交易报告_2024-01-01',
            '策略分析报告_2024-01-10',
            '市场观察报告_2024-01-12'
        ],
        '报告类型': ['绩效报告', '风险报告', '交易报告', '策略报告', '市场报告'],
        '生成时间': [
            '2024-01-15 18:00',
            '2024-01-14 17:30',
            '2024-01-01 16:00',
            '2024-01-10 14:30',
            '2024-01-12 10:15'
        ],
        '状态': ['已发布', '已发布', '已发布', '待审核', '已发布'],
        '文件大小': ['2.5MB', '5.8MB', '12.3MB', '8.9MB', '3.2MB'],
        '下载次数': [25, 18, 45, 8, 12]
    })
    
    create_data_table(latest_reports, "最新报告")
    
    # 报告类型分布
    st.subheader("报告类型分布")
    
    col1, col2 = st.columns(2)
    
    with col1:
        report_types = pd.DataFrame({
            '报告类型': ['绩效报告', '风险报告', '交易报告', '策略报告', '市场报告'],
            '数量': [45, 38, 32, 25, 16],
            '占比': ['28.8%', '24.4%', '20.5%', '16.0%', '10.3%']
        })
        
        create_pie_chart(
            report_types,
            values_col='数量',
            names_col='报告类型',
            title="报告类型分布",
            height=300
        )
    
    with col2:
        # 月度报告生成趋势
        monthly_reports = pd.DataFrame({
            '月份': ['2023-10', '2023-11', '2023-12', '2024-01'],
            '报告数量': [18, 22, 25, 28],
            '增长率': [0, 22.2, 13.6, 12.0]
        })
        
        create_bar_chart(
            monthly_reports,
            x_col='月份',
            y_col='报告数量',
            title="月度报告生成趋势",
            height=300
        )
    
    # 快速操作
    st.subheader("快速操作")
    
    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
    
    with col1:
        if st.button("生成日报", type="primary"):
            show_success_message("日报生成任务已提交")
    
    with col2:
        if st.button("生成周报", type="secondary"):
            show_success_message("周报生成任务已提交")
    
    with col3:
        if st.button("生成月报", type="secondary"):
            show_success_message("月报生成任务已提交")
    
    with col4:
        if st.button("批量下载", type="secondary"):
            show_success_message("批量下载已开始")
    
    # 报告模板
    st.subheader("报告模板")
    
    report_templates = pd.DataFrame({
        '模板名称': ['标准绩效模板', '风险监控模板', '交易分析模板', '策略评估模板'],
        '适用场景': ['日常绩效分析', '风险管理', '交易复盘', '策略评价'],
        '包含内容': [
            '收益率、夏普比率、最大回撤',
            'VaR、压力测试、限额监控',
            '交易统计、成本分析、执行质量',
            '策略表现、参数优化、风险评估'
        ],
        '使用次数': [45, 38, 32, 25]
    })
    
    create_data_table(report_templates, "报告模板")


def render_performance_report_tab():
    """渲染绩效报告标签页"""
    st.header("绩效报告")
    
    # 报告筛选
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    
    with col1:
        report_period = st.selectbox("报告周期", ["日报", "周报", "月报", "季报", "年报"])
    
    with col2:
        start_date = st.date_input("开始日期", datetime.now().date() - timedelta(days=30))
    
    with col3:
        end_date = st.date_input("结束日期", datetime.now().date())
    
    # 生成绩效报告
    if st.button("生成绩效报告", type="primary"):
        with st.spinner("正在生成绩效报告..."):
            # 模拟报告生成
            progress_bar = st.progress(0)
            for i in range(100):
                progress_bar.progress(i + 1)
            
            st.session_state.performance_report_generated = True
            show_success_message("绩效报告生成完成")
    
    # 显示绩效报告内容
    if st.session_state.get('performance_report_generated', False):
        render_performance_report_content()


def render_performance_report_content():
    """渲染绩效报告内容"""
    st.subheader("绩效报告内容")
    
    # 报告摘要
    with st.expander("执行摘要", expanded=True):
        st.write("**报告期间:** 2024年1月1日 - 2024年1月15日")
        st.write("**组合表现:** 在报告期内，投资组合实现了+2.8%的绝对收益，超越基准1.5个百分点")
        st.write("**主要贡献:** 个股选择贡献+1.8%，行业配置贡献+0.7%，现金管理贡献+0.3%")
        st.write("**风险控制:** 组合波动率16.8%，低于目标风险水平18%")
    
    # 关键指标
    st.subheader("关键绩效指标")
    
    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
    
    with col1:
        st.metric("总收益率", "+2.8%", "+0.5%")
    
    with col2:
        st.metric("超额收益", "+1.5%", "+0.3%")
    
    with col3:
        st.metric("夏普比率", "1.92", "+0.15")
    
    with col4:
        st.metric("信息比率", "1.45", "+0.08")
    
    # 收益分解
    st.subheader("收益分解分析")
    
    return_decomposition = pd.DataFrame({
        '收益来源': ['个股选择', '行业配置', '现金管理', '交互效应', '总收益'],
        '贡献度': ['+1.8%', '+0.7%', '+0.3%', '+0.1%', '+2.8%'],
        '占比': ['64.3%', '25.0%', '10.7%', '3.6%', '100%']
    })
    
    col1, col2 = st.columns(2)
    
    with col1:
        create_data_table(return_decomposition, "收益分解")
    
    with col2:
        create_pie_chart(
            return_decomposition[:-1],  # 排除总收益行
            values_col='贡献度',
            names_col='收益来源',
            title="收益来源分布",
            height=300
        )
    
    # 持仓分析
    st.subheader("持仓分析")
    
    position_analysis = pd.DataFrame({
        '股票': ['贵州茅台', '平安银行', '海康威视', '中兴通讯', '五粮液'],
        '权重': ['39.6%', '20.6%', '18.6%', '18.4%', '10.4%'],
        '期间收益': ['+3.8%', '+2.5%', '+2.6%', '+4.6%', '+2.1%'],
        '收益贡献': ['+1.51%', '+0.51%', '+0.48%', '+0.85%', '+0.22%'],
        '风险贡献': ['35.2%', '15.8%', '22.1%', '18.5%', '8.4%']
    })
    
    create_data_table(position_analysis, "主要持仓分析")
    
    # 风险指标
    st.subheader("风险指标")
    
    risk_metrics = pd.DataFrame({
        '风险指标': ['波动率', '最大回撤', 'VaR(95%)', '贝塔系数', '跟踪误差'],
        '组合': ['16.8%', '-8.5%', '-2.3%', '0.95', '4.2%'],
        '基准': ['18.2%', '-12.1%', '-2.8%', '1.00', '-'],
        '相对': ['-1.4%', '+3.6%', '+0.5%', '-0.05', '4.2%']
    })
    
    create_data_table(risk_metrics, "风险指标对比")
    
    # 下载报告
    st.subheader("下载报告")
    
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    
    with col1:
        st.download_button(
            label="下载PDF报告",
            data="模拟PDF内容",
            file_name="绩效报告_2024-01-15.pdf",
            mime="application/pdf"
        )
    
    with col2:
        st.download_button(
            label="下载Excel数据",
            data="模拟Excel内容",
            file_name="绩效数据_2024-01-15.xlsx",
            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        )
    
    with col3:
        st.download_button(
            label="下载PowerPoint",
            data="模拟PPT内容",
            file_name="绩效报告_2024-01-15.pptx",
            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation"
        )


def render_risk_report_tab():
    """渲染风险报告标签页"""
    st.header("风险报告")
    
    # 风险报告类型选择
    col1, col2 = st.columns(2)
    
    with col1:
        risk_report_type = st.selectbox("风险报告类型", [
            "综合风险报告", "VaR分析报告", "压力测试报告", "限额监控报告", "流动性风险报告"
        ])
    
    with col2:
        risk_report_date = st.date_input("报告日期", datetime.now().date())
    
    # 生成风险报告
    if st.button("生成风险报告", type="primary"):
        with st.spinner("正在生成风险报告..."):
            progress_bar = st.progress(0)
            for i in range(100):
                progress_bar.progress(i + 1)
            
            st.session_state.risk_report_generated = True
            show_success_message("风险报告生成完成")
    
    # 显示风险报告内容
    if st.session_state.get('risk_report_generated', False):
        render_risk_report_content()


def render_risk_report_content():
    """渲染风险报告内容"""
    st.subheader("风险报告内容")
    
    # 风险概况
    with st.expander("风险概况", expanded=True):
        st.write("**整体风险水平:** 中等")
        st.write("**主要风险点:** 流动性风险、集中度风险")
        st.write("**风险变化:** 较上期风险水平略有上升")
        st.write("**建议措施:** 适当分散持仓，增加流动性缓冲")
    
    # 风险指标
    st.subheader("关键风险指标")
    
    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
    
    with col1:
        st.metric("VaR(95%)", "-2.3%", "+0.2%")
    
    with col2:
        st.metric("最大回撤", "-8.5%", "+1.2%")
    
    with col3:
        st.metric("波动率", "16.8%", "-0.5%")
    
    with col4:
        st.metric("集中度", "75.2%", "+2.1%")
    
    # 风险分解
    st.subheader("风险分解")
    
    risk_breakdown = pd.DataFrame({
        '风险类型': ['市场风险', '信用风险', '流动性风险', '操作风险', '模型风险'],
        '风险贡献': ['65.2%', '15.8%', '12.3%', '4.2%', '2.5%'],
        '风险等级': ['中', '低', '中', '低', '低'],
        '变化趋势': ['上升', '稳定', '上升', '稳定', '稳定']
    })
    
    create_data_table(risk_breakdown, "风险分解")
    
    # 限额监控
    st.subheader("限额监控")
    
    limit_monitoring = pd.DataFrame({
        '限额项目': ['总VaR限额', '单股集中度', '行业集中度', '流动性比率'],
        '限额值': ['-3.0%', '40.0%', '50.0%', '20.0%'],
        '当前值': ['-2.3%', '39.6%', '48.4%', '24.9%'],
        '使用率': ['76.7%', '99.0%', '96.8%', '124.5%'],
        '状态': ['正常', '接近限额', '接近限额', '超限']
    })
    
    create_data_table(limit_monitoring, "限额监控状况")
    
    # 压力测试结果
    st.subheader("压力测试结果")
    
    stress_test_results = pd.DataFrame({
        '压力场景': ['市场下跌10%', '市场下跌20%', '行业轮动', '流动性危机'],
        '组合损失': ['-8.5%', '-16.8%', '-5.2%', '-9.8%'],
        '最大个股损失': ['-12.3%', '-24.6%', '-8.9%', '-15.2%'],
        '恢复时间': ['15天', '45天', '8天', '30天']
    })
    
    create_data_table(stress_test_results, "压力测试结果")


def render_trading_report_tab():
    """渲染交易报告标签页"""
    st.header("交易报告")
    
    # 交易报告设置
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    
    with col1:
        trading_period = st.selectbox("统计周期", ["日", "周", "月", "季度", "年"])
    
    with col2:
        trading_start_date = st.date_input("开始日期", datetime.now().date() - timedelta(days=7))
    
    with col3:
        trading_end_date = st.date_input("结束日期", datetime.now().date())
    
    # 生成交易报告
    if st.button("生成交易报告", type="primary"):
        with st.spinner("正在生成交易报告..."):
            progress_bar = st.progress(0)
            for i in range(100):
                progress_bar.progress(i + 1)
            
            st.session_state.trading_report_generated = True
            show_success_message("交易报告生成完成")
    
    # 显示交易报告内容
    if st.session_state.get('trading_report_generated', False):
        render_trading_report_content()


def render_trading_report_content():
    """渲染交易报告内容"""
    st.subheader("交易报告内容")
    
    # 交易概况
    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
    
    with col1:
        st.metric("总交易次数", "45", "+8")
    
    with col2:
        st.metric("交易金额", "285.6万", "+45.2万")
    
    with col3:
        st.metric("平均成交价差", "0.08%", "-0.02%")
    
    with col4:
        st.metric("交易成功率", "92.3%", "+2.1%")
    
    # 交易统计
    st.subheader("交易统计")
    
    trading_stats = pd.DataFrame({
        '统计项目': ['买入交易', '卖出交易', '总交易量', '平均单笔金额', '最大单笔', '最小单笔'],
        '数量/金额': ['25笔', '20笔', '285.6万', '6.35万', '45.2万', '1.2万'],
        '占比': ['55.6%', '44.4%', '100%', '-', '-', '-']
    })
    
    create_data_table(trading_stats, "交易统计")
    
    # 交易明细
    st.subheader("主要交易明细")
    
    trading_details = pd.DataFrame({
        '日期': ['2024-01-15', '2024-01-14', '2024-01-13', '2024-01-12', '2024-01-11'],
        '股票': ['贵州茅台', '平安银行', '海康威视', '中兴通讯', '五粮液'],
        '方向': ['买入', '卖出', '买入', '买入', '卖出'],
        '数量': [100, 2000, 500, 800, 200],
        '成交价': [1920.00, 12.45, 36.20, 29.85, 167.50],
        '成交额': ['19.2万', '2.49万', '1.81万', '2.39万', '3.35万'],
        '手续费': [96, 12, 9, 12, 17]
    })
    
    create_data_table(trading_details, "主要交易明细")
    
    # 执行质量分析
    st.subheader("执行质量分析")
    
    execution_quality = pd.DataFrame({
        '质量指标': ['平均价差', '成交率', '市场冲击', '时间加权价差', '实施缺口'],
        '实际值': ['0.08%', '92.3%', '0.05%', '0.12%', '0.15%'],
        '基准值': ['0.10%', '90.0%', '0.08%', '0.15%', '0.20%'],
        '表现': ['优秀', '良好', '优秀', '良好', '良好']
    })
    
    create_data_table(execution_quality, "执行质量分析")
    
    # 成本分析
    st.subheader("交易成本分析")
    
    cost_analysis = pd.DataFrame({
        '成本类型': ['佣金费用', '印花税', '过户费', '市场冲击成本', '总成本'],
        '金额': ['1,428', '1,428', '143', '285', '3,284'],
        '占交易额比例': ['0.05%', '0.05%', '0.005%', '0.01%', '0.115%']
    })
    
    create_data_table(cost_analysis, "交易成本分析")


def render_custom_report_tab():
    """渲染自定义报告标签页"""
    st.header("自定义报告")
    
    # 报告构建器
    st.subheader("报告构建器")
    
    col1, col2 = st.columns(2)
    
    with col1:
        st.write("**基本设置**")
        
        custom_report_name = st.text_input("报告名称", "我的自定义报告")
        custom_report_desc = st.text_area("报告描述", "这是一个自定义报告")
        
        report_frequency = st.selectbox("生成频率", ["一次性", "每日", "每周", "每月"])
        
        if report_frequency != "一次性":
            st.time_input("生成时间", datetime.now().time())
    
    with col2:
        st.write("**内容选择**")
        
        content_sections = st.multiselect(
            "包含内容",
            [
                "组合概览", "绩效指标", "风险指标", "持仓分析",
                "交易统计", "收益归因", "风险分解", "压力测试",
                "市场观察", "策略分析"
            ],
            default=["组合概览", "绩效指标", "风险指标"]
        )
        
        chart_types = st.multiselect(
            "图表类型",
            ["折线图", "柱状图", "饼图", "散点图", "热力图"],
            default=["折线图", "柱状图"]
        )
    
    # 数据筛选
    st.subheader("数据筛选")
    
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    
    with col1:
        date_range = st.date_input(
            "日期范围",
            value=[datetime.now().date() - timedelta(days=30), datetime.now().date()],
            key="custom_date_range"
        )
    
    with col2:
        stock_filter = st.multiselect(
            "股票筛选",
            ["贵州茅台", "平安银行", "海康威视", "中兴通讯", "五粮液"],
            default=[]
        )
    
    with col3:
        industry_filter = st.multiselect(
            "行业筛选",
            ["银行", "食品饮料", "电子", "通信", "房地产"],
            default=[]
        )
    
    # 格式设置
    st.subheader("格式设置")
    
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    
    with col1:
        output_format = st.selectbox("输出格式", ["PDF", "Excel", "PowerPoint", "HTML"])
    
    with col2:
        template_style = st.selectbox("模板样式", ["标准", "简洁", "详细", "高管"])
    
    with col3:
        language = st.selectbox("语言", ["中文", "英文"])
    
    # 预览和生成
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    
    with col1:
        if st.button("预览报告", type="secondary"):
            st.info("报告预览功能开发中...")
    
    with col2:
        if st.button("生成报告", type="primary"):
            with st.spinner("正在生成自定义报告..."):
                progress_bar = st.progress(0)
                for i in range(100):
                    progress_bar.progress(i + 1)
                
                show_success_message("自定义报告生成完成")
    
    with col3:
        if st.button("保存模板", type="secondary"):
            show_success_message("报告模板已保存")
    
    # 已保存的自定义报告
    st.subheader("已保存的自定义报告")
    
    saved_reports = pd.DataFrame({
        '报告名称': ['月度综合报告', '风险监控日报', '交易执行分析', '策略表现评估'],
        '创建时间': ['2024-01-10', '2024-01-08', '2024-01-05', '2024-01-03'],
        '最后生成': ['2024-01-15', '2024-01-15', '2024-01-14', '2024-01-12'],
        '生成频率': ['每月', '每日', '每周', '一次性'],
        '状态': ['活跃', '活跃', '活跃', '已完成']
    })
    
    create_data_table(saved_reports, "已保存的自定义报告")